格子
關注創建者：科技蟲 創建時間：2021-01-16
格子的視頻教程
WORKBENCH LSDYNA子模型法拉伸斷裂
主要包含以下內容： 細網格全模型 粗網格全模型，輸出子模型邊界 細網格子模型，讀入粗網格模型邊界數據 結果對比 模型動畫
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使用XFlow對減速箱齒輪甩油潤滑的流體仿真
Xflow 是一款基于格子.波爾茲曼方法(LBM, Lattice Boltzmann Method)，直接采用大渦模擬（Large Eddy Simulation， LES）湍流模型來進行仿真的流體軟件，它無需網格劃分，無需簡化幾何模型，可以無視模型的復雜程度，因此可以對復雜幾何模型及復雜運動行為進行流場分析。
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CFD技術助力雷神山醫院負壓病房通風系統設計—利用Xflow進行氣流組織及污染源擴散分析
本課程以達索CFD軟件XFlow 協助中南建筑設計院開展雷神山醫院負壓病房通風系統設計，利用Xflow進行氣流組織及污染源擴散分析為案例，介紹具有革命性的新一代CFD軟件XFlow，基于格子波爾茲曼方法(LBM，Lattice Boltzmann Method)，突破了傳統網格方法的瓶頸，可以有效求解幾何域中涉及運動機構、自由表面、流固耦合等復雜的計算流體動力學問題。
￥9.9 1小時2分鐘 122播放
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格子的實例教程
作者Cadence CFD 解決方案
關鍵要點
什么是格子玻爾茲曼方法？
格子玻爾茲曼模型的優點和應用。
用格子 BGK 模型代替 Navier-Stokes 方程。
使用格子 BGK 模型進行湍流分析。圖片來源。
數學算法的開發通常是為了應對缺乏現成的工具來解決特別具有挑戰性的問題。然而，在某些情況下，解決方案范例或模型是基于特定工具的存在而創建的。格子波爾茲曼方法 (LBM) 是后者的示例，因為 LBM 是專門為利用大規模并行處理計算機環境（例如超級計算機）的功能而創建的。
如今，幾乎所有計算平臺都內置了一定程度的并行性。這可能包括多核微處理器和/或圖形處理單元 (GPU)，它們可以大大提高復雜問題解決方案的數學準確性并減少計算時間開銷。在執行流體動力學分析時，這兩個屬性都促進了對 Navier-Stokes 方程使用替代格子 BGK 模型。
什么是格子玻爾茲曼方法？
典型的 CFD 方法尋求從宏觀有利位置（通常在表面和流體環境之間的邊界層）解釋流體屬性（例如動量和能量）的行為。另一方面，格子玻爾茲曼方法在更小的尺度上使用虛擬或虛擬粒子。這允許在定義的網格上進行離散化，并應用并行處理來解決流動傳播和內部碰撞問題。
這種結構允許晶格節點之間的流體參數發生變化。例如，當流體在點陣中從一點傳播到另一點時，流體密度可能會發生變化，這表明流動碰撞和流動活動。此活動定義了所謂的 Bhatnagar Gross and Krook (BGK) 或格子 Boltzman BGK 模型，它為CFD 分析提供了多項優勢。
格子 BGK 模型的優點和應用
上圖說明了應用格子 BGK 建模來分析渦流的產生。
展開 2.再說說大渦模擬
在大渦模擬中，這就不是湍流普朗特數了，而是亞格子普朗特數。這就有點坑了，感覺至今建模都沒有很完善。
在各向同性湍流中（Homogeneous Isotropic Turbulence），如果LES的cut-off length（這個的中文翻譯是什么?）在慣性子區內的話，如果Smagorinsky常數大約是0.17，那么這個大約就是0.4左右。而在測試中，某些人（Moin?）又發現這個參數在0.2 ~ 0.5之間。總是也不是一個全局常數。
當然，既然沒有一個確定的數值，大家就很歡樂地進行動態計算。如果你知道有個大渦模擬的模型叫做dynamic Smagorinsky model (DSM)的話，那你說不定知道Germano identity.
定義大約是醬（有可能差個符號，改天翻下書看看）。取的是trace-free part
那相對應地，也可以定義一個給標量輸運用
在DSM中，也對應過來修改成某個，然后就可以計算了
其余的定義包括也類比一下RANS就可以了。當然，這個參數也是要進行統計平均的。這里又很坑，不能像Smagorinsky constant一樣直接把負的都截到0就行了，畢竟趨于0的話有可能使得subgrid Diffusivity特別大導致計算不穩定。
3.CFD軟件
很奇怪的一點，在OpenFOAM中，竟然是取1。好吧有可能對結果影響不是很大。在Fluent里面好像是個全局常數0.85或者0.9吧，反正傳熱總是算不準，也不差在這里百分之幾了。
展開 XFlow 提供了獨特的基于粒子法的格子波爾茲曼技術，用于高保真度計算流體力學(CFD) 應用。這一先進技術允許用戶解決涉及高頻率瞬空氣動力學、真實移動的幾何體、復雜多相流動、流固耦合（FSI）和氣動噪聲等復雜 CFD 問題。
XFlow的高級渲染能力提供了真實的可視化，可以更加深入的了解流動和換熱性能，使用戶能夠更快地做出明智的設計決策。XFlow可以完全并行利用高性能計算（HPC）的功率，接近于線性加速的進行逼真的CFD模擬以減少或替換物理測試。
獨特的CFD方法
在非平衡統計力學中，玻耳茲曼方程描述了介觀尺度下的氣體行為。玻耳茲曼方程能夠再現流體動力學極限，同時也可以模擬應用于航空航天、微流體或甚至接近真空條件的稀薄介質。
相對于標準多重弛豫時間（MRT），XFlow中的散射算子是在中心矩空間中實現，自然地證明了伽利略不變性，代碼的準確性和穩定性。
軟件環境
XFlow為用戶提供了一個獨特新穎的界面和工作環境。前處理、求解器和后處理完全集成在同一UI環境中。用戶界面的布局是完全可配置的，工作區窗口是可移動的并且可以選擇性的使用預先設置的顯示。
由于是基于粒子法的，XFlow背后的算法降低了對CAD模型的要求。例如，對于外流場空氣動力學分析，只要定義了明確的流體體積，軟件就不再關心移動或交叉表面的影響。因此，幾何學的復雜性不是XFlow的限制因素。
2500萬布點工作流程事例
XFlow極大地減少了準備模擬和初始域離散化所花費的時間。 這使得在工程師和計算機時間成本的之間獲得最佳的平衡。
通過XFlow仿真得到的油液流動的動態結果可以判斷潤滑是否適當，以及冷卻性能是否最優化；基于CFD的結果，我們可以對殼體和輪系進行重新布局優化。
展開 4、因爐墻變形造成難推焦，且格子內有大量紅焦，應及時將導焦車移動到推焦桿試驗架位置，將格子內紅焦推出。
5、處理格子內紅焦應竭力避免紅焦大量塌下。
扒焦后進行推焦作業，應停止另一組焦爐作業，并關閉空壓機，空調、油泵等設備。
3、導焦車緩慢退回格子(如格子內有紅焦)：
①運轉鏈式輸送機
②焦斗閘板打開
③電車焦罐對準格子（避免紅焦大量塌下）
導焦車移到退避位置，組織焦側扒焦：
①如爐溫低焦生引起，只要處理到可以關閉爐門為止。
②扒焦：
I、空焦罐停在該爐號下。
II、將處理下焦炭送入焦罐。（注意風向，防止燙傷）
III、處理到焦側焦炭收縮正常，且無石磨卡。
IV、關閉焦側爐門。
（二）機側處理方法：
1、焦餅在炭化室2米以內，用鏟刀、鐵鍬等工具。處理到機側焦餅垂直，收縮縫正常，底部無碎焦。
2、焦餅在炭化室2米以上的處理：
①推焦車安裝畚箕作業。（由檢修安裝）
②用推焦桿上畚箕進行扒焦作業。
③處理到機側焦餅面垂直，收縮縫正常，底部無碎焦。
注意事項
1、因爐溫低、煤配比等原因造成大面積高電流，作業長與煤氣班長匯報領導，并決定適當延長結焦時間。
2、因格子原因造成難推焦，迅速組織用備車將爐內紅焦推出，并及時處理格子內紅焦。
3、因推焦車原因造成難推焦，迅速組織用備用車推出爐內紅焦。
4、因爐墻變形造成難推焦，且格子內有大量紅焦，應及時將導焦車移動到推焦桿試驗架位置，將格子內紅焦推出。
5、處理格子內紅焦應竭力避免紅焦大量塌下。
扒焦后進行推焦作業，應停止另一組焦爐作業，并關閉空壓機，空調、油泵等設備。
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格子的最新內容
多求解器協同，適配全場景需求：整合通用Navier-Stokes (NS) 求解器、平滑粒子流體動力學 (SPH) 求解器、格子玻爾茲曼方法 (LBM) 求解器，單一許可即可全部訪問。
技術方案：
LBM（格子玻爾茲曼方法）求解器：基于微觀粒子模型，將流體空間離散為規則的格子結構，通過跟蹤流體粒子在格子間的碰撞和遷移來模擬流體流動。
</div><div contenteditable="false" width="100%">
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<span style="white-space:pre"> </span>目標函數 (Obj)：模型最終算出的單一結果格子。
流場數值求解器則是采用了<strong>自主研發的非定常格子玻爾茲曼流場求解器</strong>（LBM[2]，Lattice Boltzmann Method）與采用簡單的<strong>Smagorinsky湍流模型</strong>。所計算的Ahmed標準車模阻力系數與實驗高度吻合，具備了工程應用能力。
屋頂冷水機組氣動噪聲分析7個月前
總格子數量為1.3億，物理時間3秒，采用8張V100 GPU 計算時間12.3小時。
格子尺寸空間分布
參考 ISO3744 測試規范，在水冷機組周圍布置9個虛擬麥克風。
總格子數量為1.3億，物理時間3秒，采用8張V100 GPU 計算時間12.3小時。
參考 ISO3744 測試規范，在水冷機組周圍布置9個虛擬麥克風。
</li></ul><p><br></p><p>為了加速計算，可以先采用粗格子，虛擬風扇（P-Q曲線）模型快速計算，獲得近似結果。再將結果映射到細密格子，OSM風扇動網格模型計算，最終獲得高精度結果。
為了加速計算，可以先采用粗格子，虛擬風扇（P-Q曲線）模型快速計算，獲得近似結果。再將結果映射到細密格子，OSM風扇動網格模型計算，最終獲得高精度結果。
CFD 計算使用4張A100，單個風扇噪聲模型2.5億個格子，計算13小時。預測使用 RTX3050，僅需13秒，得到的曲線非常接近。
5.romAI 預測齒輪箱溫度
另一個工具是 romAI，它是一種降階模型工具，使用多層感知網絡進行狀態預測。
該算例主要采用格子Boltzmann方法（LBM），基本調用了框架所有主要功能。 </p><p> 算例網格量為2億，并行規模為2000進程，LBM求解器，Re為40000。網格最大層數 為8，自適應間隔 50。2億網格在2000進程下的自動生成過程僅不到十分鐘，初始網格如圖，圖中顯示為網格塊（每個網格塊為10*10*10的網格）。
